Identifikasi Potensi Komoditi Unggulan dalam Pengoptimalan Fungsi Sarana Kargo Bandara Internasional Minangkabau (BIM)
Dedi Dermawan, Satriardi
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Riau Jl. Nangka Pekanbaru, Riau Email : satriadi@umri.ac.id

## Abstrak
Ketersediaan data Potensi komoditi adalah salah satu faktor meningkat atau tidaknya investor  masuk  ke suatu daerah. Sumbar salah satu daerah yang potensial yang memiliki beragam komoditi baik ekspor dan lokal yang mampu meningkatkan perekonomian daerahnya. Namun saat ini Kargo Bandara Internasional Minangkabau  terlihat  pemanfaatan  untuk  komoditas  sumber  daya  alam  tersebut  masih  belum  optimal. Penelitian  ini  diarahkan  untuk  mengetahui  potensi-potensi  komoditi  Sumatera  Barat  pada  saat  ini  dan yang akan datang dan menyusun serta mendeskripsikan data potensi kedalam suatu data base (manual) berdasarkan  pada  jenis  komoditi,  daerah  asal,  daerah  tujuan  dan  komoditi  yang  dikirim  melalui transportasi udara dengan suatu metoda yang terstruktur dan ilmiah melalui Analisis Cluster dan diawali dengan mengestimasi potensi dengan metoda forcasting/peramalan.
Kata kunci : Analisis Cluster, Forcasting, Komoditi Unggulan

## 1. Pendahuluan
Sumatera  Barat  memilki  sumber  daya  alam yang  kaya  dan  memilki  hasil  bumi  untuk  diekspor baik  dari  hasil  dari  daratan  maupun  lautan  serta produksi setengah jadi seperti : ikan tuna , gambir, sarang  burung  walet,  bordiran  dan  masih  banyak komoditi  ekspor  lainnya  yang  belum  tereksplorasi secara  optimal.  Belum  adanya  data  yang  konkret mengenai  potensi  sumber  daya  alam  Sumatera Barat yang dibutuhkan pihak  terkait (stakeholders) menjadi  salah  satu  penghalang  dalam  masuknya investasi ke Sumatera Barat.
Tersedianya transportasi kargo Bandara
Internasional Minangkabau   merupakan suatu nilai tambah yang sangat mendukung dalam menggerakkan  perekonomian  Sumatera  Barat. Namun  kenyataannya  pada  saat  ini  sarana transportasi kargo yang tersedia saat ini di Bandara Internasional Minangkabau belumlah termanfaatkan  secara  optimal.  Hal  ini  terlihat  dari banyaknya  hasil  komoditi  Sumbar  yang  dibawa keluar  negeri  (diekspor)  tanpa  melalui  pintu Sumatera Barat.
Ini  ditunjukkan  dengan  rata-rata  produksi  per harinya  sekitar  20  ton,  sementara  fasilitas  kargo dapat  menampung  maksimal  sekitar  80  ton.  Jadi dengan  kata  lain,  penggunaan  dan  utilisasi  dari pemanfaatan kargo masih sekitar 25 %.
Pertumbuhan  arus  ekspor  impor  barang  di Sumatera Barat dapat dilihat pada tabel 1. dibawah ini :
Tabel 1. Volume pertumbuhan arus ekspor dan impor Sumatera Barat t Ekspor Impor Vol (Ton) Nilai (000 US $) Vol (Ton) Nilai (000 US $) 2004 2.227.388 358.293 233.436 103.130 2005 2.932.123 280.578 298.945 103.985 2006 3.681.916 252.308 435.001 88.403 2007 2.757.733 237.346 239.964 75.734 2008 2.526.711 208.180 263.153 42.574 2009 2.126.324 307.849 297.397 34.824 2010 1.164.052,45 377.276,63 215.368,89 31.132,82 2011 1.518.873,85 594.955,75 90.684,12 15.648,01 2012 r) 2.058.191 731.189 40,78 41,57 2013*) 3.079.272 1.074.134 254.900,00 36.813,00 Keterangan :   * : Angka Diperbaiki r : Angka Sementara 1.1. Komoditi
Apa  yang  dimaksud  dengan  komoditi?  Dari sudut  bahasa,  komoditi (commodity) ,  berarti  bahan dasar  atau  produk  pertanian  utama  yang  bisa diperjual-belikan. Pengertian ini tidaklah memadai, karena belum tentu barang yang tidak diperjualbelikan tidak bisa disebut sebagai komoditi. Kalangan ekonom nan-Marxis menyebut komoditi  sebagai  barang  yang  memiliki  kegunaan (article  of  utility) .  Tapi,  bagaimana  membedakan suatu  barang  itu  berguna  atau  tidak?  Apakah sepasang sandal lebih berguna ketimbang sebatang pohon di hutan? Atau secara positif bisa dikatakan, bukankah  semua barang itu berguna?Di sini, Marx memberikan jalan keluarnya. Coba dengar penjelasannya berikut,
“articles of utility become comodities, only because they  are  products  of  the  labour  of  private individuals  or  groups  of  individuals  who  carry  on their work independently of each other …[and] do not  come  into  social  contact  with  each  other  until they exchange their product.
“barang-barang  yang  memiliki  kegunaan menjadi  komoditi,  karena  barang-barang  tersebut merupakan  produk  dari  kerja  pribadi  individu- individu  atau  kelompok-kelompok  individual  yang bekerja  secara  independen  satu  sama  lainnya  … [dan}  tidak  menjalin  kontak  sosial  dengan  yang lain  hingga  mereka  mempertukarkan  produk mereka.
Friedrich  Engels  kemudian  menambahkan, sebuah  produk  disebut  “secara  khusus  sebagai komoditi  karena  adanya  hubungan  antara  dua person atau  dua  komunitas  yang  melekat  pada benda,  atau  produk  tersebut,  hubungan  antara produsen  dan  konsumen  yang  tidak  lagi  menyatu pada satu orang.”
Selanjutnya,  Marx  membedakan  komoditi  atas dua  nilai:  nilai  guna  ( use-value )  dan  nilai  tukar ( exchange-value ).  Menurut  Marx,  setiap  komoditi pasti memiliki nilai guna tapi, tidak setiap komoditi memiliki  nilai  tukar.  Kursi  hasil  olahan  tukang kayu  dari  pohon  di  hutan,  berguna  sebagai  tempat duduk,  emas  berguna  untuk  menghiasi  leher jenjang  sang  gadis,  atau  pisau  berguna  untuk memotong sayur atau menikam perut musuh. Maka kata  Marx,  nilai  guna  komoditi  ini  bersifat  netral, bebas dari penilaian moral.

## 1.2. Analisis Cluster
Analisis cluster merupakan  satu  teknik  statistik multivariate untuk  mengidentifikasi  sekelompok objek  yang  memiliki  kemiripan  karakteristik tertentu,  yang  dapat  dipisahkan  dengan  kelompok dan  objek  lainnya.  Jumlah  kelompok  yang  dapat diidentifikasi  dipengaruhi  oleh  jumlah  dan  variasi data  objek.  Hasil  dari  analisis cluster ini  berupa
group  objek  yang  memiliki  kemiripan  yang  tinggi (high internal homogenity) antar objek membentuk (wimin-cluster )  dan  perbedaan  yang  tinggi (high eksternal homogeneity) antar objek group (between-cluster) (Modul Pelatihan Anlalisis Multivariate, 2003).
Menurut  (Rhenal  Kasali,  2005)  analisa  cluster adalah suatu prosedur multivariate untuk mengelompokkan  individu-individu  ke  dalam cluster-cluster berdasarkan  karakteristik  tertentu.
Cluster umumnya dilakukan bila makerter mencium  adanya  kelompok  yang  relatif  lebih homogen  dari  kelompok  induknya,  kelompok  – kelompok  yang  homogen  ini  dapat  dibentuk  dari berbagai macam karakter.
Analisis cluster pada  prinsipnya  digunakan untuk  mereduksi  data,  yaitu  proses  untuk meringkas  sejumlah  variabel  menjadi  lebih  sedikit dan  menamakannya  sebagai cluster .  Pada  riset pemasaran, cluster biasanya  digunakan  untuk melakukan  proses  segmentasi  sejumlah  responden (konsumen)  berdasrkan  ciri-ciri  sejumlah  atribut yang ada ( Singgih Santoso, 2001) .
Tujuan analisis cluster adalah untuk mengelompokkan sekumpulan data objek ke dalam beberapa  kelompok  yang  memiliki  karakteristik tertentu  dan  dapat  dibedakan  satu  sama  lainnya untuk  analisis  dan  interpretasi  lebih  lanjut  sesuai dengan  tujuan  penelitian  yang  dilakukan.  Analisa cluster banyak digunakan dalam mengolah kuesioner  dengan  jumlah  responden  yang  besar (Modul Pelatihan Analisis Multivariate, 2000 ).
Menurut (  Singgih  Santoso,  2003) ciri-ciri cluster yang  baik  yaitu cluster yang  mempunyai homogenitas (kesamaan) yang tinggi antar anggota dalam satu cluster (within cluster) dan heterogenitas (perbedaan) yang tinggi antar cluster yang  satu  dengan cluster yang  lain (between cluster).
Analisis cluster dapat  diterapkan  pada  banyak bidang ilmu, seperti (Singgih Santoso, 2003) :
1. Psikologi  ;  melakukan  pengelompokkan  orang berdasrkan  respon  mereka  terhadap  stimulasi tertentu, atau pengelompokkan orang berdasarkan kepribadian mereka.
2. Biologi  ;  membantu  proses  taksotomi  untuk mengelompokkan organisme tertentu.
3. Manajemen  ;  membantu  mengelompokkan konsumen  bersarkan  pendapat  mereka  terhadap produk tertentu.
Adapun  asumsi-asumsi  untuk  analisis  cluster adalah  :  Sampel  yang  diambil  benar-benar mewakili dari populasi yang ada. Multikolinearitas, kemungkinan  adanya  korelasi  antara  obyek. Sebaliknya  tidak    ada,  atau  seandainya  ada,  nilai multikolinearitas tersebut tidaklah tinggi.

## 1.3. Peran dan Fungsi Peramalan
Pada  dasarnya  peramalan  diperlukan  untuk mengetahui  jumlah demand atau  kebutuhan  suatu produk  untuk  masa    yang  akan  datang.  Langkah awal suatu aktifitas perencanaan adalah meramalkan  demand  untuk  masa  yang    akan datang.
Peramalan  adalah  suatu  teknik  yang  digunakan untuk  memperkirakan  suatu  sistem  dimasa  yang akan  datang.  Peramalan  yang  baik  dan  tepat diperlukan oleh perusahaan, karena setiap keputusan  yang  diambil    dapat  mempengaruhi keadaan perusahaan pada masa yang akan datang.
Dimana  fungsi  peramalan  ini  adalah  kita  dapat memperkirakan tingkat permintaan (demand ) suatu produk  atau  sekumpulan    produk  oleh  konsumen pada  masa  yang    akan  datang  dan  dapat  juga berfungsi sebagai basis untuk melakukan perencanaan produksi.
Didalam  peramalan  dikenal  istilah  perkiraan dan    prediksi.  Perkiraan  dapat  didefenisikan sebagai proses peramalan  suatu variabel (kejadian) dimasa  datang  dengan  berdasarkan  data  variabel yang  bersangkutan  pada  masa  bersangkutan  pada masa  sebelumnya.  Data  masa  lalu  itu    secara sistematis digabungkan dengan menggunakan suatu metode  tertentu  dan  diolah  untuk  memperoleh perkiraan keadaan pada masa datang.
Prediksi adalah proses peramalan suatu variabel (kejadian) dimasa datang dengan lebih mendasarkan  pada  pertimbangan  subjektif  /  intuisi dari  data  kejadian  pada  masa  lampau.  Walupun lebih menekankan pada intuisi, dalam prediksi juga sering  terdapat  dalam  kuantiatif  yang  dipakai sebagai  masukan  dalam  melakukan  peramalan. Dalam prediksi, peramalan yang baik / tepat sangat tergantung  dari  kemampuan,  pengalaman  dan kepekaan dari orang yang bersangkutan. Prosedur peramalan :
a. Definisikan tujuan peramalan
b. Plot diagram pencar.
c. Pilih  paling  sedikit  dua  metode  yang memenuhi tujuan peramalan dan sesuai plot data.
d. Hitung parameter- parameter fungsi peramalan.
e. Hitung kesalahan peramalan yang terjadi.
f. Pilih metode yang terbaik.
g. Lakukan verifikasi peramalan.

## ISSN: 2354-6751
1.4. Metode-Metode Peramalan Metode- metode  yang  digunakan  dalam peramalan ada dua, yaitu :
 Metode kuantitatif
 Metode kualitatif
Metode kuantitatif dapat dikelompokkan dalam dua teknik, yaitu :
A. Metode  time  series (serial  waktu)  –  deret berkala Merupakan  metode  yang  digunakan  untuk menganalisis  serangkaian  data  yang  merupakan fungsi dari waktu.  Simple moving average
Persamaan :        ) 1 ( 1 n T i T n F T Xi X

##  Double moving average
Persamaan :      ) 1 ( 1 ' n T i T Xi t S      ) 1 ( 1 '' ' n T i N t S t S t s t at ' ' ' 25   t S t S N bt '' ' ( ) 1 ( 2   
Ft + m = at + bt . m  Metode eksponensial smoothing. Metode ini terdiri dari :
a. Single eksponential smoothing
Persamaan :
Ft xt Ft ). 1 ( . 1       ) ( 1 Ft xt Ft Ft      ) ( 1 et Ft Ft    
dimana :
 = koefisien peramalan (0,1 – 0,9)
e = kesalahan parameter
b. Double eksponential smoothing
Metode ini terbagi 2 yaitu :

## 1. Brown one parameter
Persamaannya :
1 ' ) 1 ( .. '     t S xt t S   1 ' ' ) 1 ( ' . ' '     t S t S t S   at = 2 S’t – S’’t ) '' ' ( 1 t S t S bt     
Ft + m = at + bt . m
2. Holt’s two parameter
Persamaannya :
) 1 1 )( 1 ( .       bt St Xt St   1 ). 1 ( ) 1 (       bt St St bt   m bt St m Ft .   

## 2. Metodologi Penelitian
Gambar 1. Flowchart Metodologi Penelitian

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Hasil
Berdasarkan  identifikasi  data  komoditas,  maka dibagi komoditas tersebut menjadi 4 Cluster yaitu :
a. Cluster  I  (Pengelompokkan  berdasarkan  jenis komoditi).
Cluster  I  terdiri  dari  62  variabel  yang didasarkan  pada  jenis  komoditi  diantaranya  yaitu jenis  komoditi  pertanian,  alpokat,  belimbing, bengkoang,  bordiran,  buah-buahan,  cassiavera, cengkeh,  daging,  duku,  durian,  enau,  gambir,
gardamon,  jagung,  jambu  air,  jambu  biji,  jeruk, kacang  hijau,  kacang  tanah,  kakao,  kelapa,  kelapa sawit,  kemiri,  kompor,  kopi  arabika,  kopi  robusta, lada, mangga, manggis, markisah, melinjo, nangka/ cempedak,  nenas,  nilam,  padi,  pala,  pepaya,  petai, pinang,  pisang,  rambutan,  rendang,  rotan,  salak, sapi perah, sarang burung  wallet, sawo, semangka, sirsak,  sukun,  tanaman  hias,  tanaman  palawija, tebu,  teh,  tembakau,  tepung  sala,  ubi  jalar,  ubi kayu.
b. Cluster II (Pengelompokkan berdasarkan daerah asal).
Cluster  II  terdiri  dari  19  variabel  yang didasarkan  pada  daerah  asal  diantaranya  yaitu daerah  asal  50  Kota,  Agam,  Dharmasraya, Bukittinggi,  Kota  Padang,  Kota  Padang  Panjang, Kota Pariaman, Kota Payakumbuh, Kota
Sawahlunto,  Kota  Solok,  Mentawai,  Padang Pariaman,  Pasaman,  Pasaman  Barat,  Pesisir Selatan,  Sawah  Lunto/  Sijunjung,  Solok,  Solok Selatan, Tanah Datar.
c. Cluster  III  (Pengelompokkan  berdasarkan daerah tujuan)
Cluster  III  terdiri  dari  satu  variabel  yaitu komodti berdasarkan daerah tujuan Jakarta.
d. Cluster  IV  (Pengelompokkan  berdasarkan komoditi yang dikirim melalui BIM)
Cluster  IV  terdiri  dari  satu  variabel  yaitu komoditi yang dikirim melalui BIM.
Dari  4  cluster  yang  telah  ditentukan  cluster  I (pengelompokkan  berdasarkan  jenis  komoditi) dapat  dikelompokkan  menjadi  6  sub-cluster, diantaranya yaitu :
1. Buah-buahan (Sub-cluster I)
2. Industri (Sub-cluster II).
3. Pertanian (Sub-cluster IV)
4. Peternakan (Sub-Cluster V)
5. Makanan (Sub-Cluster VI)
Diantara  6  sub-cluster  diatas  tersebut  yang memilki  nilai  persentase  paling  tinggi  yaitu  buah- buahan  dengan  nilai  37.1  %,  perkebunan  dengan nilai  27.42  %,  pertanian  dengan  nilai  22.58  %, industri  dan  peternakan  memilki  nilai  yang  sama sebesar 4.84 % dan makan sebesar 3.23 %.
Dari  cluster  I  (Pengelompokkan  berdasarkan jenis  komoditi)  dapat  dikelompokkan  lagi  menjadi 2 sub-cluster, diantaranya yaitu :
1. Industri hulu
2. Industri hilir
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data,  industri hulu  memilki  nilai  persentase  87.1%  dan  industri hilir dengan nilai 12.9 %
Dari  cluster  IV  (Pengelompokkan  berdasarkan komoditi  yang  dikirim  melalui  BIM)  dapat dikelompokkan  menjadi  4  sub-cluster  diantaranya yaitu :
1. Pertanian / perkebunan
2. Buah-buahan
3. Sayur-sayuran 4. Hewani Dari
masing-masing sub-cluster nilai persentasenya  yaitu  pertanian/perkebunan  sebesar 71.43 %, buah-buahan 19.05 %, sayur-sayuran 7.14 %, hewani 2.38 %.

## 3.2 Pembahasan
Peramalan  yang  dilakukan  berguna  untuk memprediksi  jumlah  permintaan  komoditi  yang dikirim melalui pada masa yang akan datang. Hasil dari  peramalan  ini  digunakan  sebagai  acuan  dalam menentukan  ketersediaan (supply) komoditi  agar rencana pengiriman komoditi dapat terpenuhi.
Peramalan yang dilakukan menggunakan software Win QSB yang mengaplikasikan beberapa metode  peramalan.  Peramalan  yang  dilakukan berdasarkan Time  Series .  Dimana  dilakukan peramalan  untuk  dua  tahun  yang  akan  datang terhadap jenis-jenis komoditi diantaranya yaitu :
 Bawang Daun Dari  metode  peramalan  didapat  suatu  metode yang  relevan  yaitu  metode Single  Exponential Smoothing  (SES) yang  mempunyai  nilai Mean Absolout  Deviation  (MAD) sebesar  12273,49. Metode  ini  terpilih  karena  nilai  nilai  MAD  yang dihasilkan  lebih  kecil  atau  terkecil  dibandingkan nilai MAD peramalan lainnya.
 Daun Jeruk
Dari  metode  peramalan  didapat  suatu  metode yang  relevan  yaitu  metode Single  Exponential Smoothing  (SES) yang  mempunyai  nilai Mean Absolout  Deviation (MAD) sebesar    98,3636. Metode  ini  terpilih  karena  nilai  nilai  MAD  yang dihasilkan  lebih  kecil  atau  terkecil  dibandingkan nilai MAD peramalan lainnya.
 Daun  kunyit
Dari  metode  peramalan  didapat  suatu  metode yang  relevan  yaitu  metode Double  Exponential Smoothing  (DES) yang  mempunyai  nilai Mean Absolout  Deviation  (MAD) sebesar  1093,029. Metode  ini  terpilih  karena  nilai  nilai  MAD  yang dihasilkan  lebih  kecil  atau  terkecil  dibandingkan nilai MAD peramalan lainnya.

## ISSN: 2354-6751
 Manggis
Dari  metode  peramalan  didapat  suatu  metode yang  relevan  yaitu  metode Single  Exponential Smoothing  (SES) yang  mempunyai  nilai Mean Absolout  Deviation  (MAD) sebesar  94548,34. Metode  ini  terpilih  karena  nilai  nilai  MAD  yang dihasilkan  lebih  kecil  atau  terkecil  dibandingkan nilai MAD peramalan lainnya.
 Sarang Burung Layang-layang
Dari  metode  peramalan  didapat  suatu  metode yang  relevan  yaitu  metode Single  Exponential Smoothing  (SES) yang  mempunyai  nilai Mean Absolout  Deviation  (MAD) sebesar  1022,757.
Metode  ini  terpilih  karena  nilai  nilai  MAD  yang dihasilkan  lebih  kecil  atau  terkecil  dibandingkan nilai MAD peramalan lainnya Berdasarkan  metode  terpilih  hasil  peramalan  yang dihasilkan untuk 24 bulan yang akan datang ialah :
Tabel 2. Hasil Peramalan
No. Jenis Komoditas Estimasi Permintaan Periode Ramalan 1 Bawang Daun 81014,41 24 bulan 2 Daun Jeruk 2499 24 bulan 3. Daun Kunyit 3515.661 24 bulan 4. Manggis 224027.5 24 bulan 5. Sarang  Burung Layang-Layang 1759.47 24 bulan

## 4. Simpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  serta berdasarkan  hasil  dari  pengolahan  data  yang diperoleh, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut :
a. Potensi-potensi  komoditi  unggulan  Sumatera Barat saat ini yaitu :
1. Terdapat  62  jenis  komoditi  unggulan Sumatera Barat
2. Untuk  jenis  komoditi  yang  dikirim  melalui Bandara Internasional Minangkabau terdapat
32 jenis komoditI.
3. Hanya  ada  5 jenis  komoditi  saja  yang  dapat diproyeksikan  untuk  2  tahun  yang  akan datang  yaitu  bawang  daun  (81014,41  kg) daun jeruk (2499 kg), daun kunyit (3515,661 kg), buah  manggis (224027,5 kg)dan sarang burung layang (1759,47 kg).
b. Dari penyusunan data potensi komoditi unggulan  Sumatera  Barat  dapat  dikelompokkan menjadi 4 cluster diantaranya yaitu :
c. Pengelompokkan berdasar jenis komoditi
(cluster  I)  yaitu  terdiri  atas  62  jenis  komoditi.
Dari  62  jenis  komoditi  tersebut  dikelompokkan menjadi 6 sub-cluster yaitu :
Tabel 3. Jenis Komoditi Cluster I Sub-Cluster Macam Persentase Rasio Buah-buahan Alpokat,  belimbing, bengkoang, buah- buahan, duku, durian,  jambu  air, jambu  biji,  jeruk, mangga, manggis, markisah,  melinjo, nangka/  cempedak, nenas, pepaya, pisang, rambutan, salak, sawo, semangka, sirsak, tebu 37.1 % In d u st ri H u lu (8 2 .1 %)
Perkebunan cassiavera,  cengkeh, enau, gambir,
gardamon, kakao, kapok, karet, kelapa, kelapa sawit,  kopi  arabika, kopi  robusta,  nilam, pala, rotan, teh, tembakau
27,42 %,
Pertanian Jagung, kacang hijau,  kacang  tanah, kedelai, kemiri, lada,  padi,  petai, pinang, sukun, tanaman hias, tanaman palawija,
ubi jalar, ubi kayu
22.58 %
Peternakan Daging,  sapi  perah, sarang burung walet 4,48 % Industri alat mesin pertanian,  bordiran, kompor
4,84 % In d u st ri H il ir (1 2 .9 %)
Makanan Rendang, tepung sala 3,23 %.
d. Pengelompokkan  berdasar  daerah  asal  (cluster II).
Daerah  asal  penghasil  komoditi  ada  19 kabupaten/kota  di  Sumatera  Barat  diantaranya adalah daerah asal 50 Kota, Agam,
Dharmasraya,  Bukittinggi,  Kota  Padang,  Kota Padang Panjang, Kota Pariaman, Kota Payakumbuh,  Kota  Sawahlunto,  Kota  Solok,
Mentawai, Padang Pariaman, Pasaman,
Pasaman  Barat,  Pesisir  Selatan,  Sawah  Lunto/ Sijunjung, Solok, Solok Selatan, Tanah Datar.
e. Pengelompokkan  berdasarkan  daerah  tujuan (cluster IV).
Daerah  tujuan  komoditi  tersebut  yang  melalui transportasi udara yaitu Jakarta.
f. Pengelompokkan  jenis  komoditi  yang  dikirim melalui  BIM  (cluster  IV)  dikelompokkan menjadi 4 sub-cluster diantaranya yaitu :
1. Pertanian / perkebunan
2. Buah-buahan
3. Sayur-sayuran
4. Hewani
Dari
masing-masing sub-cluster nilai persentasenya yaitu pertanian/perkebunan sebesar  71.43  %,  buah-buahan  19.05  %,  sayur- sayuran 7.14 %, hewani 2.38 %.

## Saran
1. Perlunya  pihak  Pemkot/  Pemkab  dalam penyediaan data informasi mengenai komoditi-komoditi unggulan
baik berdasarkan  jenis,  jumlah,  daerah  asal, maupun daerah tujuan.
2. Sebaiknya  PT.  (Persero)  Angkasa  Pura  II unit bisnis gudang kargo menyediakan suatu sistem informasi/ data base mengenai keluar masuknya  arus  barang  atau  komodti  yang melalui Bandara Internasional Minangkabau (BIM) agar para stakeholder dapat memanfaatkan informasi tersebut.

## Daftar Pustaka
[1]   Alma,  B.2010. Pengantar  Bisnis (Rev.  Ed.). Bandung: Alfabeta.
[2]  Amirullah  &  Budiyono,  H.  2004. Pengantar Manajemen (2nd  ed.).  Yogyakarta:  Graha
Ilmu.
[3]  Bangun,  W.  2008. Intisari  Manajemen .
Bandung: Refika Aditama.
[4]  David,  F.R. Manajemen  Strategis  Konsep
(12th ed.). Jakarta: Salemba Empat.
[5]  Handoko, T. Hani.1984. Dasar-dasar Manajemen  Operasi  dan  Produksi ,  Edisi  I, BPFE, Yogyakarta. [6]  Hartarto,  Airlangga.  2004. Strategi  Clustering Dalam  Industrialisasi  Indonesia. Andi  : Yogyakarta.
[7]  Kasali,  Rhenald.  2003. Membidik  Pasar
Indonesia . Gramedia : Jakarta.
[8]  Laboratorium POSI TI-ITB.2000 Modul Pelatihan Multivariate . Jurusan Teknik Industri ITB. Bandung.